13 分钟RAG、微调与提示工程：优化AI模型
根据实际故障模式，在提示工程、RAG、微调或组合方案之间作出选择。
高级企业AI
Graph RAG：用知识图谱改进RAG
Prompt Engineering. 视频集中讲解Microsoft的GraphRAG——实体抽取、社区摘要和面向查询的摘要生成——并在本地计算机上完成设置，同时说明成本。建议专门配合文章的图RAG章节观看；成本讨论尤其值得关注，因为大多数文章都会略过这一部分。
AI Expert 注释
设置命令和成本可能发生变化，但架构依然有参考价值。采用该模式前，请重新计算当前token成本，并验证构建图谱是否确有必要。
您应该从中获得什么
理解Microsoft风格的GraphRAG流程：实体抽取、社区、摘要与面向查询的综合。
先观看或了解
理解普通向量搜索为何可能遗漏关系密集型问题。
最后审核：2026年5月18日
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